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通过自动机器学习从超广角图像中对可转诊糖尿病视网膜病变图像进行分类 Leandro Victor L. Arcena，医学博士-MBA 1，P
糖尿病视网膜病变 (DR) 是一种普遍存在且可能导致失明的眼部病变。由于该病通常无症状进展，因此定期筛查至关重要。视网膜成像技术的进步，例如标准 45° 视网膜摄影和超广角 (UWF) 成像，已显著改善了 DR 的检测和管理。人工智能 (AI) 在眼科领域的整合，特别是通过深度学习系统进行 DR 检测，已显示出令人欣喜的结果。无代码 AI 平台（如 Google AutoML（Google，加利福尼亚州，美国））旨在让没有编程专业知识的用户也能使用，从而使临床医生更容易开发和实施 AI 驱动的诊断工具。本研究探索了将 Google AutoML 应用于菲律宾当地三级医院图像数据集中的 UWF 视网膜图像，以创建和评估用于检测可转诊糖尿病视网膜病变 (refDR) 的机器学习模型。
如果引用本文，请使用 DSD 参考文献：Leandro Lanzieri、Lukasz Butkowski、Jiri Kral、Goerschwin Fey、Holger Schlarb 和 Thomas C. Sch
摘要 — 越来越多的未加固的商用现货嵌入式设备部署在恶劣的操作条件下和高度可靠的系统中。由于影响这些设备的硬件退化的机制，老化检测和监控对于防止严重故障至关重要。在本文中，我们通过实证研究了部署在欧洲 XFEL 粒子加速器中的 298 个自然老化的 FPGA 设备的传播延迟。根据现场测量，我们发现运行设备的开关频率明显慢于未使用的芯片，并且伽马和中子辐射剂量的增加与硬件退化的增加相关。此外，我们证明了开发机器学习模型的可行性，该模型基于历史和环境数据估计设备的开关频率。索引术语 — 嵌入式硬件、硬件退化、FPGA
莱安德罗综合整治计划摘要
为获得良好基础教育委员会准备的莱安德罗综合补救计划摘要 北卡罗来纳州最高法院在莱安德罗诉北卡罗来纳州案 (1997) 中作出的具有里程碑意义的裁决肯定了每个儿童都有机会接受良好基础教育的基本权利。尽管自这一裁决以及随后在霍克县教育委员会诉北卡罗来纳州案 (2004) 中作出的裁决以来做出了巨大努力，但许多北卡罗来纳州儿童仍然被剥夺了这一宪法权利。2020 年 1 月 21 日，在 WestEd 的报告《让所有人获得良好基础教育：北卡罗来纳州行动计划》和州长获得良好基础教育委员会的调查结果、研究和建议的帮助下，W. David Lee 法官签署了由案件双方协商的同意令。在认可 WestEd 的研究时，Lee 法官指出：
圣莱安德罗警察局通讯中心/...
3. 灾难和应急计划 3.1 人员配备 主管、领导或值班调度员负责确保每项工作任务都达到最低人员配备水平。最低人员配备是指处理服务呼叫所需的最少人员数量。如果未达到最低人员配备水平，应尽一切努力安排加班人员完成人员配备。如果没有下班人员且未达到最低人员配备水平，则应要求值班人员继续值班，直到达到最低人员配备水平或达到最长工作时间。最长工作时间是调度员在 8 小时休息时间之间被允许工作的预先定义的最长允许时间。除紧急情况或灾难情况外，工作人员不得工作超过 16 小时。如果没有合格的调度员，可以使用任何其他有资格在通信中心工作的员工。